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Enregistrement W2922101007 · doi:10.1111/wrr.12715

Survival of human cadaver skin on severe combined immune deficiency pigs: Proof of concept

2019· article· en· W2922101007 sur OpenAlexaff
Adam J. Singer, Christopher K. Tuggle, A Ahrens, Mary Sauer, Steve A. McClain, Edward E. Tredget, Lior Rosenberg

Notice bibliographique

RevueWound Repair and Regeneration · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésDermatomeMedicineInflammationCadaverImmune systemTransplantationWound healingXenotransplantationHuman skinPathologySurgeryImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transplantation of human xenografts onto immunocompromised mice is a powerful research tool for studying wound healing. However, differences in healing between humans and mice and their small size limit this model. We determined whether human cadaver skin xenografts transplanted onto pigs with severe combined immune deficiency (SCID) would survive and not be rejected. Meshed (1:1.5), cryopreserved human cadaver skin was transplanted onto 10 partial thickness dermatome wounds in each of two normal domestic pigs and two SCID pigs. Autografts (n = 2/animal) from the four animals were used as controls. In normal pigs, all autografts were engrafted and healed with a minimal, if any, inflammation and scarring. All human xenografts were rejected by the normal pigs within 5-11 days and associated with an intense T-cell inflammatory response. In contrast, both autografts and xenografts were engrafted and survived the 28-day study in the SCID pigs with a minimal inflammation and no gross scarring.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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